ข้อมูลและ AI สำหรับวิทยาศาสตร์: ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ

ส่วนแรก แนะนำแนวคิดพื้นฐานและหารือถึงข้อดีและความท้าทายในการทำให้ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์พร้อมสำหรับ AI

ส่วนที่สอง พิจารณาประเด็นสำคัญเกี่ยวกับความพร้อมของข้อมูลสำหรับ AI และในทางกลับกัน AI ที่ใช้ในการจัดการข้อมูล เราพัฒนามาตรฐานข้อมูลควบคู่ไปกับการอภิปรายประเด็นเฉพาะของ AI เช่น ความสามารถในการอ่านได้โดยเครื่อง และการลดอคติ พร้อมทั้งเน้นย้ำถึงประเด็นด้านจริยธรรมและสิ่งแวดล้อมเกี่ยวกับความพร้อมของข้อมูลสำหรับ AI ในสาขาวิทยาศาสตร์

ส่วนที่สาม หารือเกี่ยวกับความพร้อมของข้อมูลภายในกรอบงานของ Open Science นำเสนอกรณีศึกษา 2 กรณีที่แสดงให้เห็นว่าแนวทางปฏิบัติของ Open Science สามารถสนับสนุนความพร้อมของ AI สำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างไร

แนะนำ

• การบรรจบกันสู่กรอบงานและมาตรฐานข้อมูลที่มีอยู่เช่น FAIR-R และ Croissant ควรใช้โดยนักวิทยาศาสตร์และผู้ดูแลข้อมูล
• โครงสร้างการกำกับดูแลข้อมูล ควรไปไกลกว่ามาตรฐานทางเทคนิคเพื่อส่งเสริมความเท่าเทียม การเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผล และการเสริมสร้างศักยภาพ
• การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลและการพัฒนาทักษะ เป็นสิ่งจำเป็นเบื้องต้นสำหรับการใช้ AI ในด้านวิทยาศาสตร์อย่างมีประสิทธิภาพและมีการแข่งขัน
• การรับรู้ของ อาชีพผู้ดูแลข้อมูล ในทางวิทยาศาสตร์ และแรงจูงใจในการส่งเสริมทักษะเหล่านี้ ถือเป็นเส้นทางการดำเนินงานที่สำคัญของการลงทุนดังกล่าวข้างต้น

ข้อมูลและ AI สำหรับวิทยาศาสตร์: ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ

กันยายน 2025

ดอย: 10.24948 / 2025.11

ดาวน์โหลด

งานนี้ดำเนินการด้วยความช่วยเหลือจากทุนสนับสนุนของศูนย์วิจัยการพัฒนาระหว่างประเทศ (IDRC) ออตตาวา แคนาดา ความเห็นที่แสดงไว้ในที่นี้ไม่จำเป็นต้องแสดงถึงความเห็นของ IDRC หรือคณะกรรมการบริหาร